問題タブ [grid-search]

私は MLP をトレーニングしており、バージョン 0.18dev の sklearn を使用しています。コードの何が問題なのかわかりません。皆さん、助けていただけませんか？

そして、エラーメッセージ

MLPClassifier で、これが私の入力の様子です。

これは私の出力がどのように見えるかです

テキスト抽出に scikit Learn を使い始めました。パイプラインで標準関数 CountVectorizer と TfidfTransformer を使用し、新しい機能 (行列の連結) と組み合わせようとすると、行次元の問題が発生します。

これは私のパイプラインです:

これは、各ドキュメントに 30 のニュース機能を追加する私のクラス AddNEd です (サンプル)。

そして、私のメインプログラムの最初の部分

しかし、私はこの結果を得ます：

そしてもちろん Indexerror Exception

変換関数 (クラス AddNed) にパラメーター X がある場合、なぜ X の numpy 配列 (486, 3000) 形状がないのですか? (323,) 形状しかありません。Feature Union と AddNed() パイプラインを削除すると、CountVectorizer と tf_idf が適切な機能と適切な形状で適切に動作するため、わかりません。誰かアイデアがあれば？どうもありがとう。

最高の f1-score のラベル「1」をスコアリングして GridSearchCV を使用したいのですが、どういうわけか別のメトリックに最適化されており、理解できません。これが私のコードです。

出力、

2 回目の試行、「random_sate」を変更するだけで、

出力、

三度目の挑戦、

出力、

そのため、最初はラベル「0」に従って最適化すると思っていましたが、そうではありません。私が間違っていることを理解していません。問題ないように見えますが、この範囲で少なくとも 1 つのより良いスコアがあることがわかっています。

手動でより良いものを見つけることができたので、どうすれば何か間違っているかを知ることができますか?

Sklearnまたは他のライブラリで一度に複数の推定量をグリッド検索できる方法はありますか。たとえば、1 回のグリッド検索で SVM とランダム フォレストを渡すことができますか?

sklearn の線形回帰モデルでグリッド検索を実行しようとしています。次のコードがあります。

エラー

ここで重要な手順を見落としたり、見逃したりしませんでしたか? ありがとうございました！！

DecisionTreeClassifier で GridSearchCV を使用しようとしましたが、次のエラーが発生しました: TypeError: unbound method get_params() must be called with DecisionTreeClassifier instance as first argument (代わりに何も得られません)

ここに私のコードがあります:

私は長い間 Gridsearchcv に苦労しています。

列車データをベクトル化した後、効率的なパラメーター設定のためにグリッド検索を使用しましたが、連続してエラーが発生します。

私のコードは次のようなものです:

しかし、私は定義しました.gridsearchcvのドキュメントclfをチェックした後も、何も役に立ちませんでした.

助けてください。